1. Tipos de amostragem

“A amostragem nos levantamentos sociais pode assumir formas diversas, em função do tipo de população, de sua extensão dar condições materiais para realização da pesquisa etc” (Gil, 2002, p. 121). Os tipos de amostragem mais comuns são os seguintes:

a) Amostragem aleatória simples

A amostragem aleatória simples “também é conhecida por amostragem casual, randômica, acidental etc. Consiste basicamente em atribuir a cada elemento do universo um número único para, depois, selecionar alguns desses elementos de maneira casual” (Gil, 2002, p. 121). Assim, temos a mesma probabilidade de selecção distribuída a cada elemento.

Segundo Barbetta (2012, p. 45), as tabela de números aleatórios facilitam o processo de selecção de uma amostra aleatória.

Exemplo 1

Objectivo

O objectivo é estudar algumas características dos funcionários de uma empresa. Para isso, selecciona-se uma amostra aleatória simples de tamanho 5 (n=5) a partir de uma população de 50 funcionários (N=50).

Processo de selecção

Todos os funcionários da empresa são numerados de 1 a 50.

Utiliza-se uma tabela de números aleatórios ou um software para gerar cinco números distintos entre 1 e 50. Por exemplo:

Esses números representam os funcionários que serão incluídos na amostra.

Passos detalhados

Cada funcionário recebe um número único de 1 a 50.

Gera-se uma sequência de números aleatórios, por exemplo, usando a tabela de números aleatórios. Suponhondo que os números gerados sejam 12, 28, 33, 47 e 5, os funcionários correspondentes aos números gerados serão os seleccionados para compor a amostra.

Segundo Gil (2002), esse procedimento, embora seja o que mais se ajusta aos princípios da teoria das probabilidades, nem sempre é o de mais fácil aplicação, sobretudo porque exige que se atribua a cada elemento da população um número único.

b) Amostragem sistemática

A amostragem sistemática “é uma variação da amostragem aleatória simples. Sua aplicação requer que a população seja ordenada de modo tal que cada um de seus elementos possa ser unicamente identificado pela posição” (Gil, 2002, p. 122).

Exemplo 2

Barbetta (2012) dá um exemplo básico de como funciona este tipo de amostragem considerando uma amostra de 1.000 fichas, dentre uma população de 5.000 fichas. Aplicando a amostragem sistemática, podemos tirar, sempre seguindo o mesmo critério, uma ficha a cada cinco. Porém, “para garantir que cada ficha da população tenha a mesma probabilidade de pertencer à amostra, devemos sortear a primeira ficha dentre as cinco primárias” (Barbetta, 2012, p. 47).

A formação da amostra através desse método é bem simples. No entanto, aponta Gil (2002), é importante ressaltar que ele só é aplicável quando é possível previamente determinar a posição de cada elemento dentro de uma ordem na população.

c) Amostragem estratificada

Caracteriza-se pela seleção de uma amostra de cada subgrupo da população considerada. “Quando a população tem características observáveis que variam muito de indivíduo para indivíduo, ou seja, a população é muito heterogênea, recomenda-se a divisão da população em subgrupos homogêneos. Esses subgrupos são chamados de estratos” (Oliveira, 2018, p. 18).

De acordo com Gil (2002), a base para definir os subgrupos ou estratos pode estar em características como género, idade ou classe social. Frequentemente, essas características são combinadas, necessitando de uma matriz de classificação.

Exemplo 3

Ao combinar os critérios de género (homem e mulher) com faixas etárias (“maior de 18 anos” e “menor de 18 anos”), são formados quatro estratos: “homem menor de 18 anos”, “mulher menor de 18 anos”, “homem maior de 18 anos” e “mulher maior de 18 anos”.

“A amostragem estratifícada pode ser proporcional ou não proporcional. No primeiro caso, selecciona-se de cada grupo uma amostra aleatória que seja proporcional à extensão de cada subgrupo determinado por alguma propriedade tida como relevante” (Gil, 2002, p. 123).

Exemplo 4

Se um estrato corresponde a 20% do tamanho da população, ele também deve corresponder a 20% da amostra (ver Figura 1).

Fonte: Barbetta (2012, p. 49).

A principal vantagem desse tipo de amostragem é garantir a representatividade com base nas propriedades escolhidas para a estratificação. Na amostragem estratificada não proporcional, o tamanho das amostras de cada estrato não corresponde proporcionalmente ao tamanho dos estratos no universo total (Oliveira, 2018). Em algumas situações, esse método é mais apropriado, especialmente quando o objectivo é comparar os diferentes estratos.

d) Amostragem por conglomerados

“A amostra por conglomerados é uma técnica probabilística na qual as unidades amostrais são grupos (clusters) de elementos” (Barata et al., 2005, p. 185). Conforme Gil (2002), esse método de amostragem é indicado para situações onde é muito difícil identificar individualmente os elementos. Isso ocorre, por exemplo, em pesquisas cuja população compreende todos os moradores de uma cidade ou bairro. Nessas circunstâncias, a amostra pode ser seleccionada a partir de “conglomerados”. Exemplos comuns de conglomerados incluem quarteirões, famílias, organizações, edifícios, fazendas, entre outros.

Exemplo 5

Imaginemos que precisamos seleccionar uma amostra de domicílios em uma cidade. Primeiro, dividimos a cidade em diferentes ruas. Cada rua será um conglomerado. Em seguida, escolhemos aleatoriamente algumas dessas ruas para serem incluídas na nossa amostra. Depois de seleccionar as ruas, escolhemos aleatoriamente alguns domicílios dentro dessas ruas para participar da pesquisa (Barbetta, 2012). Dessa forma, conseguimos uma amostra representativa dos domicílios da cidade sem precisar listar todos os domicílios de todas as ruas.

e) Amostragem por cotas

“Este tipo de amostragem é muito utilizado em pesquisas eleitorais e de mercado, tendo como principalvantagem seu baixo custo” (Gil, 2002, p. 123). A amostragem por cotas obedece três etapas:

1. Categorização da população com base em características consideradas importantes para o estudo em questão;
2. Estabelecimento da quantidade de indivíduos de cada categoria, levando em conta a composição conhecida ou estimada da população;

• Atribuição de cotas para cada entrevistador responsável por seleccionar participantes da população a ser pesquisada, de modo a garantir que a amostra total reflicta a proporção das categorias consideradas.

Exemplo 6

Suponde que queremos realizar uma pesquisa sobre a opinião dos moradores de Maputo sobre os serviços públicos, categorizamos a população com base em idade, género e bairro de residência. Estimamos as proporções dessas categorias na população total, que é de aproximadamente 1 milhão de habitantes. Calculamos que 40% são homens e 60% são mulheres, distribuídos em faixas etárias e bairros específicos.

Na fase final, atribuimos cotas aos entrevistadores, garantindo que a selecção dos participantes refletisse essas proporções. A amostra final de 1.000 pessoas ficou assim distribuída: 400 homens e 600 mulheres, com 300 pessoas de 18 a 35 anos, 500 de 36 a 55 anos, e 200 com mais de 55 anos, uniformemente divididas entre os cinco principais bairros de Maputo. Dessa forma, a amostra final representa adequadamente a diversidade da população, assegurando a validade dos resultados da pesquisa.

 Conclusão

Este trabalho abordou os diferentes tipos de amostragem (aleatória simples, sistemática, estratificada, por conglomerados e por cotas) e suas aplicações práticas e vantagens. Notou-se que a amostragem aleatória simples é apreciada por sua simplicidade e adesão aos princípios da teoria das probabilidades, embora possa ser difícil de aplicar em grandes populações.

Percebeu-se que a amostragem sistemática, por sua vez, oferece uma alternativa ordenada, sendo mais prática em certas situações, desde que a ordem dos elementos na população não introduza vieses. A amostragem estratificada destaca-se por sua capacidade de garantir representatividade em populações heterogêneas, enquanto a amostragem por conglomerados é eficaz em cenários onde a identificação individual dos elementos é inviável. Finalmente, entendeu-se que a amostragem por cotas, comum em pesquisas de mercado e eleitorais, oferece uma solução económica, mas depende da precisão das categorias utilizadas.

De modo geral, entendemos que cada método tem seu espaço de aplicação ideal e compreender suas particularidades é fundamental para a execução de uma pesquisa cientificamente válica, com procedimentos claroes e precisos.

Referências bibliográficas

Barata, R. B., et al. (2005). Inquérito de cobertura vacinal: avaliação empírica da técnica de amostragem por conglomerados proposta pela Organização Mundial da Saúde. Revista Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health, v. 17, n. 3, pp. 184-190.

Barbetta, P. A. (2012). Estatística aplicada às ciências sociais. 8ª ed., Florianópolis: UFSC.

Gil, A. C. (2002). Como elaborar projetos de pesquisa. 4ª ed. São Paulo: Atlas.

Oliveira, J. S. (2018). Estatística aplicada às ciências sociais aplicadas II. Salvador: Universidade Federal da Bahía.